Научная статья на тему 'Оценка эффективности внедрения пакета прикладных программ «SAP for mining» с учетом факторов риска'

Оценка эффективности внедрения пакета прикладных программ «SAP for mining» с учетом факторов риска Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
199
92
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Оценка эффективности внедрения пакета прикладных программ «SAP for mining» с учетом факторов риска»

то есть используется метод наименьших квадратов. Определив уравнение оси пути у(х), можно собрать статистику c приемника локомотива и оценить точность определения координаты. Метод оценки следующий: для каждого из замеров координат локомотива (х|,у,) ищется наименьшее расстояние от этой координаты до кривой у(х), представляющей геометрическую модель пути. Найденное расстояние и будет являться ошибкой определения координаты локомотива Лг (рис. 4).

После обработки результатов была построена функция плотности распределения ошибки позиционирования (рис. 5). Точностные характеристики после проведения опыта следующие: макси-

Вероятность, % 30,00 п 25,00 20,00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

Ошибка, см

Рис. 5. Функция плотности распределения ошибки позиционирования

мальная ошибка определения координат составляет 33 см; ожидаемое значение ошибки - 18-26 см (~75 %).

Использование сверхточного позиционирования локомотивов на станции методом ЯТК позволит решить одну из главных задач системы САУЛ - быстрое и надежное определение координат подвижных единиц. Необходимо отметить: реализаций алгоритмов ЯТК много, это зависит от оборудования и производителя программного обеспечения. Для железных дорог в рамках системы САУЛ разрабатывается своя реализация метода, учитывающая некоторые тонкости железнодорожной специфики, позволяя еще увеличить точность и надежность определения координат. Также следует отметить, что алгоритм определения координат использует сглаживающие фильтры, отсеивающие резкие скачки результатов, тем самым делая систему определения координат еще более эффективной. Эксперименты, представленные в статье, проводились на станции Солнечная Московской железной дороги.

15,00

10,00

5,00

0,00

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ПАКЕТА ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ «SAP FOR MINING» С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ РИСКА

С.Н. Гончаренко, к.э.н.; М.С. Ширинкин (МГГУ)

Новые условия хозяйствования поставили перед горнорудными предприятиями новые задачи в производственной деятельности, в сбыте продукции, в управлении закупками и экономикой. Для их решения в настоящее время все в большей степени используются информационные технологии.

Теоретическую основу современных внедряемых управленческих технологий составляют бизнес-модели, использующие концепцию планирования ресурсов предприятия (ERP), которая стала мировым стандартом управления. Внедрение этих методик неразрывно связано с внедрением информационных систем (ИС) класса ERP (или ERP-систем).

Одной из таких систем, наиболее подходящих к специфике горнорудного предприятия, является SAP for mining [6]. Это обусловлено наличием в ней модулей диспетчеризации на основе GPS-систем проектирования, организации и планирования, моделирования процессов горных работ в компьютерном виде, управления ресурсами предприятия.

Приобретение и эксплуатация такого вида систем предопределяет довольно существенный уровень капитальных и эксплуатационных затрат компании. Поэтому эффективность этих вложений должна быть тщательно рассчитана и проанализирована.

Традиционно для расчета эффективности применяются показатели возврата инвестиций (ROI), совокупной стоимости владения (TCO) и эффективности затрат (cost-benefits analysis) [8].

При этом интеграция программных продуктов на горнорудном предприятии сопряжена с рядом трудностей, среди которых необходимо отметить следующие: неготовность коллектива пользователей к использованию программного продукта в полном объеме; несоответствие материально-технического обеспечения функционированию программных продуктов; неоднородность информационного пространства; отсутствие локальных сетей между подразделениями предприятия; отсутствие четкого распределения ответственности между отделами предприятия [5].

Поэтому сегодня вопросы, связанные с эффективностью внедрения программного продукта в производственно-хозяйственную систему предприятия с учетом факторов риска, являются весьма актуальными.

В этой связи под риском следует понимать вероятность возникновения ущерба от интеграции программного продукта в производственно-хозяйственную деятельность предприятия за определенный промежуток времени [3]. К основным видам рисков, возникающих при интеграции программных продуктов, относят следующие: 1) риски на этапе планирования (ошибочное планирование окупаемости системы, общей стоимости проекта, бюджета); 2) риски на этапе внедрения (ошибочные планы по срокам и ресурсам, риски, связанные с консультантами, организационная неготовность предприятия, человеческий фактор, неэффективность коммуникаций); 3) долгосрочные факторы риска (изменения в отношениях с поставщиками, клиентами, другими коммерческими контрагентами, обусловливающие необходимость значительных изменений в ERP-системе, появление новых технологий, моральное устаревание программных продуктов) [1].

Для оценки эффективности внедрения программного продукта с учетом факторов риска было произведено моделирование величин прироста прибыли, показателя возврата инвестиций и возможного ущерба от интеграции программного продукта на горнорудном предприятии.

При внедрении программных продуктов на горнорудном предприятии планируется получить прирост прибыли в размере ЛПпр. Причем ЛПпр состоит из прироста прибыли по каждому из отделов, в которых производится внедрение про-

P=7

граммных продуктов, то есть 2 П • Значение

p=i р

Ппр определяется, исходя из факторного анализа прибыли, следующим образом:

p=7 p=7 CRP-PE

Ппр = Z(VRP*UDp*CRP)* ZCUDp* ^-PZ,

p=i p=i CRP

где VRP - объем реализованной продукции, у.е.;

UDP - удельный вес прироста денежных средств каждого из отделов в структуре прибыли предприятия, у.е.; CRP - цена реализации продукции, у.е.; PZ - постоянные затраты на единицу продукции, у.е.; PEP - переменные затраты на единицу продукции, у.е.; Po={Pi,P2,P3,P4,P5,P6,P?} - множество отделов предприятия, где P1 - экономический отдел; P2 - бухгалтерия; P3 - отдел торговли; P4 -отдел кадров; P5 - транспортный отдел; P6 - технический отдел; P7 - отдел по управлению акционерной собственностью.

Исходя из этого, экономико-математическая модель прироста прибыли предприятия от внедрения программного продукта имеет следующий

P=7 Л=6 P=7R=6i=4 N

вид: ЛПпр = ZПпр -[ ZRb + _Z._Z.ZN™* *S, ], или

p=1

h=1

P=1R=1i=1

P=7 P=7 P=7 CRP-PE

АПпр= Z(( 2(VRP*UDp *CRP)* £(UDp* )—PZ)—

p=i p=i p=i CRP

b=6 P=7R=6i=4

-( ZR+SSSNprs. *Si)).

b=1 P=1R=1i=1 .

Коэффициент ROI позволяет оценить рентабельность покупки и внедрения ERP-системы и численно равен отношению разности выгоды от внедрения системы (В) и совокупной стоимости владения к совокупной стоимости владения: ROI=(B-TCO)/TCOx100 %.

Для оценки уровня риска была использована величина математического ожидания ущерба М(У) от возникновения конфликтов при интеграции программного продукта: M(y)=y*Pr, где У -величина ущерба; Рг - вероятность возникновения ущерба.

Величина ожидаемого ущерба и вероятность его возникновения определяются из следующих

соотношений: У= TV *Csum* k(PoS¡) ;

Pr=-

k

(PoSi)

N

(PoRbSi)

где k(PS ) - количество конфликтов при интеграции программного продукта, возникающих в отделе Ро у Sj-го пользователя.

При этом в каждом отделе устанавливаются на N машин программные модули Rb, b= 1,6 с уровнем пользователя S¡, i= 1,4. Rb={RbR2,R3,R4,R5,R6}

- множество значений стоимости установки b-го модуля программных продуктов, внедряемых на предприятии, при b=1 - SAP Customer Relationship Management (CRM); b=2 - SAP ERP Financials (FI); b=3 - SAP ERP Human Capital Management (HCM); b=4 - SAP ERP Corporate Services (BW ); b=5 - SAP Product Lifecycle Management (PLM); b=6 - SAP Supply Chain Management (SCM), Si={S1,S2,S3,S4} - множество значений стоимости установки i-го уровня пользователя программного продукта, при i=1 - пользователь-разработчик; i=2

- профессиональный пользователь; i=3 - профессиональный пользователь с ограниченными правами; i=4 - пользователь.

Величина к(ВД) определяется, исходя из равномерного закона распределения, в интервале

N(1

[0;N„

] с математическим ожиданием

(PaRbSi) 2

N

и дисперсиеи

(PgRbSi) 12

; TV, V= 1,3 - время на

устранение конфликта на одной машине в зависимости от его вида: при Тх - конфликты, возникшие по причине несоответствия технических характеристик машин; Т2 - конфликты программного обеспечения (невозможность установки программного продукта, невозможность печати, экспорта, чтения и хранения информации); Т3 - специфические конфликты (несоответствие в финансово-экономических расчетах денежно-валютных единиц, способы расчета данных не соответствуют нуждам предприятия, язык программного продукта и выводимых сообщений непонятен конечным пользователям); С - стоимость услуг консультанта, у.е.; С8ига = еС - стоимость услуг кон-

этом (е-Х)к КР <

сультантов, у.е.,

при

< ЕЕ кР8 < ек КР , где к КР - количество конфлик-р=хв=х

тов, решаемых одним консультантом (к КР ~7); е -итоговое количество консультантов [1].

Исходя из этого, целевая функция величины ожидаемого ущерба имеет следующий вид [4]:

Р=7И=68=4У=ХХ к,.

Е Е Е Е (хт

p=ir=is=i v=i N

(PS)

fTv*Csura*k(ps)) ^ min.

(PRS)

В качестве системы ограничений используются следующие:

1)ограничение по стоимости внедрения про-

b=6

P=7R=6i=4

екта Е Rb + EEENprs*Sí <Kпр;

b=1 P=1R=1i=1

2) ограничение по сроку окупаемости проекта

P=7

Е Ппр

"' —< T„„;

^sum kPS

P=7S=4V=11

к пр + ЕЕЕ Tv*Cs,

P=1S=1 V=1

3) ограничение по эффективности внедрения

P=7 P=7S=4V=11

проекта Е Ппр - ЕЕЕ Tv^ *kps >0; где

N

PoRbSi

- количество машин в отделе Ро с программным продуктом Rb и уровнем пользователя Sb АПпр - прирост прибыли за счет внедрения программного продукта в отдел Ро; Kпр - сумма

затрат на закупку и внедрение программных продуктов; Ток - период, связанный с временем морального устаревания программного продукта.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Апробация предложенных моделей была произведена на примере внедрения программного продукта «SAP for Mining» на горнорудном предприятии по добыче железных руд [7].

В результате моделирования величин прироста прибыли, показателя ROI и возможного ущерба при внедрении программного продукта на горнорудном предприятии были получены следующие результаты:

- определены варианты возможных соотношений модуль-отдел-уровень пользователя;

- установлены соотношения основных видов конфликтов при интеграции программных продуктов: конфликты, возникшие по причине технических характеристик машин - 52 %; конфликты программного обеспечения - 39 %; специфические конфликты - 9 %;

- определены зависимости величины ущерба от количества машин для определенного уровня пользователя и типа конфликта;

- рассчитан коэффициент риска интеграции программного продукта, численно равный отношению прироста прибыли к величине ожидаемого ущерба, и построена зависимость коэффициента риска от количества компьютеров и уровня пользователя;

- обозначена зависимость затрат на информационные технологии и показателя ROI от оборота компании;

- найдена зависимость показателя возврата инвестиций от оборота компании.

Таким образом, в результате исследования установлено, что увеличение прироста прибыли от внедрения программного продукта на предприятии возможно при увеличении компьютерного парка от 120 до 170 машин, а также при увеличении затрат на информационные технологии до 110 млн у.е., увеличении количества компьютеров с уровнем пользователя S1, S2, S3, S4 до 80, 120, 150, 170 компьютеров соответственно.

При этом величина прироста прибыли от внедрения программного продукта равна 10 млн 200 тыс. у.е./год, величина риска интеграции программного продукта составит 199 тыс. у.е. при возможном ущербе 1 млн 326 тыс. 700 у.е. и вероятности его возникновения не более 15 %.

Список литературы

1. Грачева М.В. Анализ проектных рисков. - М.: Финстатинформ, 1999. - 216 с.

2. Мельников А.В. Риск-менеджмент. - М.: АНКИЛ, 2003. - 159 с.

3. Станиславчик Е.Н. Риск-менеджмент на предприятии.

- М.: Ось-89, 2002. - 80 с.

4. Федунец Н.И., Куприянов В.В. Теория принятия решения. - М.: МГГУ, 2000. - 200 с.

5. Хохлов Н.В. Управление риском. - М.: ЮНИТИ, 2003.

- 239 с.

6. Официальный сайт компании «SAP СНГ» (www.sap.ru).

7. Официальный сайт Оскольского электрометаллургического комбината (ОАО ОЭМК) (www.metinvest.com).

8. Технологии корпоративного управления (www.iteam.ru).

o"b

2

P=1

P=1S=1 V=1

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.